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courses:studierende:l:s-fachdidaktik:lerneinheit:le07

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courses:studierende:l:s-fachdidaktik:lerneinheit:le07 [2020/04/12 12:40] dekacourses:studierende:l:s-fachdidaktik:lerneinheit:le07 [2024/10/16 14:47] (aktuell) – [Volunteered Geographic Information und Erkenntnisinteressen] leofuc
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-====== LE07: Digitale Geomedien II ======+===== LE08: Digitale Geomedien II =====
  
 Die folgende Lerneinheit thematisiert erkenntnistheoretische Hintergründe in Verknüpfung mit Volunteered Geographic Information (VGI).  Die folgende Lerneinheit thematisiert erkenntnistheoretische Hintergründe in Verknüpfung mit Volunteered Geographic Information (VGI). 
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 ==== Inhalte ==== ==== Inhalte ====
  
-Volunteered Geographic Information (VGI) ist die Erhebung, Verwaltung, Analyse und Präsentation von Geodaten durch Freiwillige, die diese Geoinformationen der Allgemeinheit zur Verfügung stellen. In den letzten Jahren ist es durch die Entwicklung von benutzerfreundlichen Anwendung zu einer Vielzahl von Aktivitäten im Bereich VGI gekommen. Ausgehend von Habermas (1965) seiner Klassifizierung der konstitutiven Erkenntnisinteressen von Wissenschaft (technisch, praktisch und emanzipatorisch) wird in dieser Lerneinheit der Frage nachgegangen, welches geographische Wissen und welche geographischen Erkenntnisinteressen durch welche geomedialen Crowdsourcing-Anwendungen gefördert werden und welche nicht.+Volunteered Geographic Information (VGI) ist die Erhebung, Verwaltung, Analyse und Präsentation von Geodaten durch Freiwillige, die diese Geoinformationen der Allgemeinheit zur Verfügung stellen. In den letzten Jahren ist es durch die Entwicklung von benutzerfreundlichen Anwendung zu einer Vielzahl von Aktivitäten im Bereich VGI gekommen. Ausgehend von Habermas (1965) und seiner Klassifizierung der konstitutiven Erkenntnisinteressen von Wissenschaft (technisch, praktisch und emanzipatorisch) wird in dieser Lerneinheit der Frage nachgegangen, welches geographische Wissen und welche geographischen Erkenntnisinteressen durch welche geomedialen Crowdsourcing-Anwendungen gefördert werden und welche nicht.
    
 ==== Materialien ==== ==== Materialien ====
  
-  *[[courses:sus:crowdsourcing:arbeitsblatt:a03-1|A03-1: Analyse von Erkenntnisinteressen]]+  *[[courses:studierende:l:s-fachdidaktik:arbeitsblatt:ab07-1|AB08-1: Digitale Geomedien II]]
  
 ===Lernergebnisse und Kompetenzen=== ===Lernergebnisse und Kompetenzen===
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 ====Volunteered Geographic Information und Erkenntnisinteressen ==== ====Volunteered Geographic Information und Erkenntnisinteressen ====
-Volunteered Geographic Information (VGI) ist die Erhebung, Verwaltung, Analyse und Präsentation von Geodaten durch Freiwillige, die diese Geoinformationen der Allgemeinheit zur Verfügung stellen. Goodchild (2007) spricht in diesem Zusammenhang von [[http://www.ncgia.ucsb.edu/projects/vgi/docs/position/Goodchild_VGI2007.pdf|„Citizens as sensors“]], d.h. im übertragenden Sinn, dass Freiwillige Experten für lokale Sachverhalte sind und somit Informationen auf eine kleinen Maßstabsebene besonders gut erheben können und diese der Allgemeinheit zur Verfügung stellen können. Ein besonders herausragendes Projekt ist in diesem Zusammenhang „OpenStreetMap“. Das OpenStreetMap-Projekt wurde 2004 mit dem Ziel ins Leben gerufen eine freie Weltkarte zu erstellen, da Geoinformationen selten frei zugänglich sind. Der Kern des Projektes ist eine Datenbank mit georeferenzierten Daten, auf der man sich registrieren muss und dann als Freiwilliger mittels GPS räumliche Daten erhebt und diese dann in das System einpflegen kann. Die dadurch entstehenden Karten sind frei verfügbar und können in Webseiten und Navigationssysteme eingebunden werden. Mittlerweile gibt es über 1,5 Millionen Nutzer, die insbesondere für die westliche Welt Kartengrundlagen erstellt haben, die den amtlichen Kartenwerken hinsichtlich der Qualität gleichwertig sind. +Volunteered Geographic Information (VGI) ist die Erhebung, Verwaltung, Analyse und Präsentation von Geodaten durch Freiwillige, die diese Geoinformationen der Allgemeinheit zur Verfügung stellen. Goodchild (2007) spricht in diesem Zusammenhang von [[https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10708-007-9111-y.pdf|„Citizens as sensors“]], d.h. im übertragenden Sinn, dass Freiwillige Experten für lokale Sachverhalte sind und somit Informationen auf einer kleinen Maßstabsebene besonders gut erheben können und diese der Allgemeinheit zur Verfügung stellen können. Ein besonders herausragendes Projekt ist in diesem Zusammenhang „OpenStreetMap“. Das OpenStreetMap-Projekt wurde 2004 mit dem Ziel ins Leben gerufen eine freie Weltkarte zu erstellen, da Geoinformationen selten frei zugänglich sind. Der Kern des Projektes ist eine Datenbank mit georeferenzierten Daten, auf der man sich registrieren muss und dann als Freiwilliger mittels GPS räumliche Daten erhebt und diese dann in das System einpflegen kann. Die dadurch entstehenden Karten sind frei verfügbar und können in Webseiten und Navigationssysteme eingebunden werden. Mittlerweile gibt es über 1,5 Millionen Nutzer, die insbesondere für die westliche Welt Kartengrundlagen erstellt haben, die den amtlichen Kartenwerken hinsichtlich der Qualität gleichwertig sind. 
  
-Hiermit wird deutlich, dass geographisches, räumliches und ortsbezogenes Wissen nicht mehr ausschließlich von Experten zur Verfügung gestellt wird. Freiwillige auf der ganzen Welt erstellen im Rahmen von Katastrophenkartierungen digitale Karten für den zeitnahen Einsatz vor Ort, um die Nothelfer zu unterstützen (https://hotosm.org/). Naturinteressierte Laien dokumentieren Tier- und Pflanzenfunde georeferenziert und stellen die Daten dem amtlichen Naturschutz zur Verfügung (www.artenfinder.rlp.de). Kommunalpolitisch interessierte Bürger können sich vernetzen, um ihre Stadt zu gestalten (www.frankfurt-gestalten.de). Für die geographische Bildung bedeutet dies, dass neue Mechanismen entwickelt werden müssen, um geographisches Wissen zu bewerten, zu erheben, zu+Hiermit wird deutlich, dass geographisches, räumliches und ortsbezogenes Wissen nicht mehr ausschließlich von Experten zur Verfügung gestellt wird. Freiwillige auf der ganzen Welt erstellen im Rahmen von Katastrophenkartierungen digitale Karten für den zeitnahen Einsatz vor Ort, um die Nothelfer zu unterstützen (https://hotosm.org/). Naturinteressierte Laien dokumentieren Tier- und Pflanzenfunde georeferenziert und stellen die Daten dem amtlichen Naturschutz zur Verfügung (www.artenfinder.rlp.de). Kommunalpolitisch interessierte Bürger können sich vernetzen, um ihre Stadt zu gestalten (https://www.ffm.de). Für die geographische Bildung bedeutet dies, dass neue Mechanismen entwickelt werden müssen, um geographisches Wissen zu bewerten, zu erheben, zu
 speichern und schlussendlich auch zu präsentieren. speichern und schlussendlich auch zu präsentieren.
  
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 berücksichtigt werden.   berücksichtigt werden.  
  
-In dieser Lerneinheit wird der Frage nachgegangen, welches geographische Wissen und welche geographischen Erkenntnisinteressen durch welche geomedialen Crowdsourcing-Anwendungen gefördert werden und welche nicht. Hierfür werden folgende Anwendungen analysiert: https://hotosm.org/, www.artenfinder.rlp.de und www.frankfurt-gestalten.de. Sie werden zum einen Erkennen, dass eine Crowdsourcing-Anwendung durchaus unterschiedliche Formen von geographischen Erkenntnisinteressen gleichzeitig beinhalten kann bzw. die Übergänge auch fließend sein können. Zum anderen wird Ihnen die Analyse auch aufzeigen, dass schon durch die mediale Schnittstelle des Plattformdesigns Einschränkungen bzgl. der Generierung bestimmter Wissensformen entstehen, die wiederum das Handeln der in den Anwendungen agierenden Akteure prägen. Mit anderen Worten: Das soziotechnologische Interface muss Interaktionen zwischen den Teilnehmer/-innen, wie z.B. gegenseitiges Kommentieren und Bewerten und soziale Netzwerkfunktionen anbieten, um praktische und emanzipatorische Erkenntnisinteressen zu fördern. +In dieser Lerneinheit wird der Frage nachgegangen, welches geographische Wissen und welche geographischen Erkenntnisinteressen durch welche geomedialen Crowdsourcing-Anwendungen gefördert werden und welche nicht. Hierfür werden folgende Anwendungen analysiert: https://hotosm.org/, www.artenfinder.rlp.de und https://www.ffm.de. Sie werden zum einen Erkennen, dass eine Crowdsourcing-Anwendung durchaus unterschiedliche Formen von geographischen Erkenntnisinteressen gleichzeitig beinhalten kann bzw. die Übergänge auch fließend sein können. Zum anderen wird Ihnen die Analyse auch aufzeigen, dass schon durch die mediale Schnittstelle des Plattformdesigns Einschränkungen bzgl. der Generierung bestimmter Wissensformen entstehen, die wiederum das Handeln der in den Anwendungen agierenden Akteure prägen. Mit anderen Worten: Das soziotechnologische Interface muss Interaktionen zwischen den Teilnehmer/-innen, wie z.B. gegenseitiges Kommentieren und Bewerten und soziale Netzwerkfunktionen anbieten, um praktische und emanzipatorische Erkenntnisinteressen zu fördern. 
  
 ===Literatur:=== ===Literatur:===
courses/studierende/l/s-fachdidaktik/lerneinheit/le07.1586688008.txt.gz · Zuletzt geändert: 2020/04/12 12:40 von deka